中心极限定理的一般意义是:无论随机变量服从何种分布,只要样本容量足够大,都可以近似地看作是服从()。
A.正态分布
B.t分布
C.F分布
D.X2分布
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A.正态分布
B.t分布
C.F分布
D.X2分布
A.切比雪夫大数定律
B.大数定律
C.弱大数定律
D.中心极限定理
设X1,X2,…,Xn为相互独立的随机变量,Sn=X1+X2+…+Xn,则根据列维-林德贝格中心极限定理,当n充分大时,Sn近似服从正态分布,只要X1,X2,…,Xn( ).
(a) 有相同的数学期望 (b) 有相同的方差
(c) 服从同一指数分布 (d) 服从同一离散型分布
关于中心极限定理,下列说法正确的是()。
A.多个随机变量的平均值(仍然是一个随机变量)服从或近似服从正态分布
B.几个相互独立同分布随机变量,其共同分布不为正态分布或未知,但其均值μ和方差σ2都存在,则在n相当大的情况下,样本均值X近似服从正态分布N(μ,σ2/n)
C.无论什么分布(离散分布或连续分布,正态分布或非正态分布),其样本均值X的分布总近似于正态分布
D.设n个分布一样的随机变量,假如其共同分布为正态分布N(μ,σ2),则样本均值X仍为正态分布,其均值不变仍为μ,方差为σ2/n
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